Как стать AI-инженером в 2024 году — пошаговый гайд

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) – это наука создания интеллектуальных машин, в первую очередь интеллектуальных компьютерных программ, методов и связанных с ними технологий, помогающих выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта.

Фриланс может быть хорошим способом начать работать над вашими первыми проектами. И выбирая проект, попробуйте сосредоточиться на получении нового опыта, а не на деньгах. Проекты с открытым исходным кодом. Ребята, погружение в проекты с открытым исходным кодом – фантастический способ попасть в реальную среду искусственного интеллекта.

Потому что, друзья, существуют инструменты для работы с большими данными, которые пригодятся. Хорошо, и это основные технические навыки, которые вам понадобятся как инженеру по искусственному интеллекту. Но, ребята, я скажу вам сразу, только технических навыков будет недостаточно. Как найти работу в области инженерии искусственного интеллекта? Хорошо, все это замечательно, но после того, как вы освоите все навыки, как развиваться профессионально?

Инженеры данных занимаются планированием, проектированием и разработкой сред больших данных в системах Hadoop и Spark. Это сложная, очень актуальная и перспективная профессия, которая требует высшего образования, знания программирования в C++, Java, Python и Scala, опыта интеллектуального анализа и визуализации данных.

Главный аспект создания искусственного интеллекта — разработка моделей и алгоритмов, которые способны самостоятельно обучаться с опорой на поступающие данные. ИИ постоянно находится в процессе совершенствования навыков и способностей, что позволяет сделать результаты работы лучше и подготовить систему к решению новых задач.

Это распространенный язык для работы с ИИ и нейросетями. У популярности есть 2 причины: гибкость и простота изучения. Кроме того, у Python большое сообщество, поэтому в интернете можно найти готовые библиотеки и фреймворки, упрощающих реализацию ботов. Например, TensorFlow, PyTorch и Keras помогут создать сложные ML-модели ChatGPT и LLaMA.

Кратко о программировании AI

Когда у новичка появляется первая мысль о создании AI и программировании в целом, глаза наполняются блеском. Сразу скажем, что все наши преподаватели прошли этот этап. Однако он заканчивается на грустной ноте, потому что начинающий разработчик сталкивается с тысячами страниц скучной теории, без которой создать ИИ невозможно.

Более того, прогноз показывает, что рынок искусственного интеллекта достигнет почти 2 триллиона к 2030 году. Именно поэтому, если вы хотите построить карьеру в этой захватывающей области, вам, вероятно, интересно, как и с чего начать. Меня зовут Даниэль, и в этом видео я подготовил полный план по становлению профессионалом в области инженерии искусственного интеллекта.

Технологии искусственного интеллекта быстро развиваются, поэтому способность быстро учиться и усваивать новые знания является одним из важных качеств, которые помогут вам добиться успеха в этой области. Даже опытные исследователи и инженеры должны постоянно совершенствовать свои навыки, чтобы идти в ногу с новыми технологиями. Для каждого работодателя ваша готовность быстро учиться и меняться будет важным плюсом.

Во время обучения рекомендуется регулярно заниматься проверкой промежуточных результатов. В зависимости от качества материала качество работы AI может не только расти, но и падать. К примеру, недавно ChatGPT «отупел» в ходе общения с человеком, из-за чего потерял возможность правильно определять тип числа.

Если вы только начинаете осваивать область AI и создаете простых ботов, стоит на листке бумаги разобрать все возможные алгоритмы игры «Крестики-нолики» с полем 3 на 3. Она подходит для обучения, поскольку имеет крайне мало возможных действий. Новичкам нужно выяснить:

Искусственный интеллект создают с помощью machine learning model и deep learning — методов, которые позволяют программе изучить массивы информации и принимать решения или создавать похожие объекты. ML-модели вместе с технологией нейронных сетей используют для решения разных задач:

Поэтому, я считаю, что перед тем, как перейти к самому плану, важно разъяснить некоторые вещи. Итак, в чем суть инженерии искусственного интеллекта? Ну, ребята, простыми словами, это все о создании инструментов, систем и методов для практического применения искусственного интеллекта в реальном мире. В то время как многие заняты развитием способностей и продвижением конкретных инструментов искусственного интеллекта, инженерия искусственного интеллекта идет другим путем.

Когда технологическая основа готова, а основные алгоритмы прописаны и вручную протестированы, начинается длительный период тренировки. Чтобы сделать самостоятельный и универсальный интеллект, необходимо углубляться в изучение теории, а также хрестоматийных пособий, например:

Что такое инженерия искусственного интеллекта

В новом видео IT-блогер Daniel Dan подготовил дорожную карту инженера по искусственному интеллекту, включающую шаги, необходимые для получения работы. Она охватывает такие темы, как обработка естественного языка, статистика, математика, алгоритмы, машинное обучение, глубокое обучение и т. д.

Теперь, прежде всего, ребята, важно понимать, что если вы планируете стать инженером по искусственному интеллекту, вам нужно быть готовым. Хорошая новость в том, что для того чтобы стать инженером по искусственному интеллекту, не обязательно иметь высшее образование. Да, степень в области компьютерной инженерии, статистики или науки о данных может быть хорошей основой. Но сегодня искусственный интеллект требует практических навыков и постоянного обновления.

Вот и все. Теперь пришло время погрузиться в мир алгоритмов. Я знаю, может показаться немного пугающим, особенно если вы долго не занимались математикой. Но дело в том, что понимание вещей, таких как градиентный спуск, лагранж, квадратичное программирование и частные дифференциальные уравнения, критично для инженеров по искусственному интеллекту. Конечно, это требует больше математики, чем, например, программирование фронт-энда.

Инженеры NLP — это профессионалы в области искусственного интеллекта, которые специализируются на человеческом языке, включая устную и письменную информацию. Они работают над голосовыми помощниками, распознаванием речи, обработкой документов и другими процессами с использованием технологий ИИ.

Этот язык программирования разработали для выполнения статистических вычислений и математического анализа, что делает R лучшим выбором для работы с ботми. У него большая коллекция библиотек для работы со статистикой (например, caret, mlr и другие), помогающих реализовать точные AI-модели. Хотя R сложнее Python, освоить данный язык не так трудно, как кажется. У него логичный синтаксис, в открытых источниках достаточно информации для изучения.

Если надежды на создание собственного AI, который сможет приблизиться к уровню человека, не разбились о гору теоретической литературы, можно приступать к изучению языков. Есть 3 языка программирования, которые стали популярными в области искусственного разума: